import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 假设抽奖数据
prizes = pd.DataFrame({
    'draw_date': np.random.choice(pd.date_range(start='2021-01-01', end='2022-01-01', freq='D'), 100),
    'special_prize': np.random.randint(0, 2, 100),  # 0或1表示是否特等奖
    'grand_prize': np.random.randint(0, 2, 100),  # 0或1表示是否一等奖
    'middle_prize': np.random.randint(0, 2, 100),  # 是否二等奖或以下
    'lottery_numbers': np.random.randint(1, 50, size=(100, 5)),  # 假设有5个中奖号码
})

# 创建模型输入
X = np.random.rand(100, 5)  # 假设有5个特征表示每次抽奖的特性
y = np.array([1 if row['special_prize'] else 0 for _, row in prizes.iterrows()])

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
# 假设有新的抽奖数据
new_draw = np.random.rand(1, 5)
new_prediction = model.predict_proba(new_draw)  # 获取特等奖的概率

print(new_prediction)